Oczekuje się, że rynek rozpoznawania głosu na świecie wzrośnie do $ 84.97 mld 2032 z 10.7 mld USD w 2023 r. przy CAGR 23.7%.
Dostosowanie gromadzenia danych dotyczących mowy ma kluczowe znaczenie dla powodzenia projektów związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym (ML). Niezależnie od tego, czy tworzysz konwersacyjnych agentów AI, modele rozpoznawania mowy, czy inne aplikacje głosowe, jakość i różnorodność danych dotyczących mowy może mieć wpływ na wydajność Twojego modelu lub obniżyć jego wydajność.
W tym obszernym przewodniku omówimy 7 sprawdzonych metod, które pomogą Ci dostosować i zoptymalizować proces gromadzenia danych dotyczących mowy. Od określenia odpowiednich wymagań językowych i demograficznych po integrację zaawansowanych technik powiększania danych — strategie te zapewnią gromadzenie wysokiej jakości danych dotyczących mowy, których potrzebują Twoje modele AI/ML.
Przyjrzyjmy się wszystkim skutecznym sposobom lub punktom, o których należy pamiętać przed dostosowaniem zbieranie danych mowy projekt.
- Języki i demografia
- Rozmiar kolekcji
- Struktura skryptu
- Wymagania i formaty audio
- Wymagania dotyczące dostawy i przetwarzania
- Wykorzystaj zaawansowane techniki powiększania danych
- Inne ważne punkty do zapamiętania
Języki i demografia
Projekt powinien najpierw określić języki docelowe i docelową grupę demograficzną.
Języki i dialekt
Zacznij od pamiętania o wymaganiach projektowych — językach, dla których zestaw danych mowy jest zbierany i dostosowywany. Zrozum również konkretny wymóg dotyczący biegłości. Na przykład, czy uczestnik powinien być native speakerem, czy nie-native speakerem?
Na przykład - Rodzimi użytkownicy języka angielskiego
Bieganie po piętach językowi to dialekt. Aby upewnić się, że zbiór danych nie jest obciążony uprzedzeniami, zaleca się celowe wprowadzenie dialektów, aby uwzględnić różnorodność uczestników.
Na przykład – Głośniki z akcentem australijskim
Kraje
Przed dostosowaniem ważne jest, aby wiedzieć, czy istnieje określony wymóg, aby uczestnicy pochodzili z określonych krajów. I czy uczestnicy powinni obecnie mieszkać w określonym kraju.
Na przykład – Punjabi jest inaczej używany w Indiach i Pakistanie.
Demografia
Oprócz języka i geografii dostosowywania można również dokonać na podstawie danych demograficznych. Można również dokonać docelowej dystrybucji uczestników na podstawie ich wieku, płci, wykształcenia i nie tylko.
Na przykład – Dorośli kontra dzieci lub wykształceni kontra niewykształceni
[Przeczytaj także: Wybór odpowiedniego zbioru danych do rozpoznawania mowy dla Twojego modelu AI]
Rozmiar kolekcji
Twój zbiór danych wpłynie na wydajność Twojego projektu danych. Jednak rozmiar danych, których potrzebujesz, będzie również określał wymaganych uczestników.
Całkowita liczba respondentów
Określ całkowitą liczbę uczestników, którzy będą potrzebni do projektu. W przypadku, gdy projekt wymaga języka zbieranie danych dźwiękowych, należy przeanalizować całkowitą liczbę uczestników wymaganych na docelowy język.
Na przykład – 50% amerykański angielski i 50% australijski anglojęzyczny
Całkowita liczba wypowiedzi
Aby zbudować zbiór danych mowy, określ całkowitą liczbę wypowiedzi lub powtórzeń na uczestnika lub całkowitą liczbę potrzebnych powtórzeń.
Na przykład – 50 uczestników po 25 wypowiedzi na uczestnika = 1250 powtórzeń
Struktura skryptu
Skrypt można również dostosować do potrzeb projektu, dlatego warto skorzystać z pomocy logopedzi zaprojektować przepływ tekstu. Jeśli model ML ma być szkolony na dobrze ustrukturyzowanych danych, musi uwzględniać skrypt i przepływ pracy.
Skryptowane a nieskryptowane
Możesz wybrać między użyciem tekstu skryptowego lub naturalnego lub nieskryptowego tekstu do przeczytania przez uczestników.
W oskryptowanej mowie tekstowej uczestnicy czytają to, co jest wyświetlane na ekranie. Ta metoda jest używana głównie do rejestrowania poleceń lub instrukcji.
Na przykład – „Wyłącz muzykę”, „Naciśnij 1, aby nagrywać”.
W mowie bez scenariusza uczestnicy otrzymują scenariusze i są proszeni o sformułowanie zdań i wypowiedzenie się tak naturalnie, jak to możliwe.
Na przykład – „Czy możesz mi powiedzieć, gdzie jest następna stacja benzynowa?”
Zbieranie wypowiedzi / słów przebudzenia
W przypadku użycia tekstu skryptowego, musisz zdecydować, ile skryptów zostanie użytych i czy każdy uczestnik będzie czytał unikalny skrypt lub grupę skryptów. Sprawdź również, czy skrypt zawiera zbiór słów i poleceń budzących.
Na przykład -
Polecenie 1:
„Alexa, jaki jest przepis na czekoladową babeczkę?”
„OK Google, jaki jest przepis na czekoladową babeczkę?”
„Siri, jaki jest przepis na czekoladową babeczkę?”
Polecenie 2:
„Alexa, kiedy jest lot do Nowego Jorku?”
„Google, kiedy jest lot do Nowego Jorku?”
„Siri, kiedy jest lot do Nowego Jorku?”
Wymagania i formaty audio
Jakość dźwięku
Jakość nagrań i obecność hałasu w tle mogą mieć wpływ na wynik projektu. Jednak niektóre zbiory danych mowy akceptują obecność szumu. Zaleca się jednak lepsze zrozumienie wymagań w zakresie przepływności, stosunku sygnału do szumu, amplitudy i innych.
Format:
Format pliku, punkty danych, struktura treści, wymagania dotyczące kompresji i przetwarzania końcowego również decydują o jakości nagrań mowy.
Powodem, dla którego ważne są formaty plików, jest to, że model musi identyfikować plik wyjściowy i być wyszkolony w rozpoznawaniu tej konkretnej jakości dźwięku.
Zdefiniuj niestandardowe wymagania dotyczące dźwięku
Niestandardowe wymagania dotyczące dźwięku powinny być wymienione przed rozpoczęciem procesu zbierania. Klienci mogą wybrać niestandardowe pliki audio, w których określone pliki są ze sobą połączone.
[Przeczytaj także: Ulepsz modele AI dzięki naszym wysokiej jakości zestawom danych audio w języku indyjskim.]
Wymagania dotyczące dostawy i przetwarzania
Po zebraniu danych mowy klienci mogą zdecydować się na ich dostarczenie zgodnie ze swoimi wymaganiami.
Wymóg transkrypcji i adnotacji
Niektórzy klienci wymagają transkrypcji i etykietowania danych przed dostarczeniem. Dodatkowo mogą również wymagać określonych form etykietowania i segmentacji.
Czasami lepiej poszukać patolodzy mowy i języka oraz ekspertów pomagających w transkrypcji mowy w różnych językach, aby zachować autentyczność języka docelowego.
Konwencje nazewnictwa plików
formularze zbierania danych powinien określać jakąkolwiek konwencję nazewnictwa plików, której należy przestrzegać. Jeśli konwencja nazewnictwa jest złożona lub wykracza poza standardowy zakres procesu, może to wiązać się z dodatkowymi kosztami rozwoju.
Wskazówki dotyczące dostawy
Wytyczne dotyczące bezpieczeństwa i dostawy powinny być przestrzegane zgodnie z wymaganiami projektu. Ponadto należy określić, czy dane mają być dostarczane w małych kamieniach milowych, czy jako kompletny pakiet od razu. Klienci preferują również terminowość monitorowanie postępów aktualizacje, aby mogli śledzić status projektu.
Wykorzystaj zaawansowane techniki powiększania danych
- Rozszerzanie danych mowy może znacznie zwiększyć różnorodność i niezawodność zestawu danych.
- Poznaj techniki takie jak zmiana wysokości dźwięku, rozciąganie czasu, wstrzykiwanie szumu i konwersja głosu, aby syntetycznie generować nowe próbki mowy o wysokiej jakości.
- Zintegruj te metody powiększania danych z przepływem pracy gromadzenia danych dotyczących mowy, aby utworzyć bardziej kompleksowy i reprezentatywny zbiór danych
Inne ważne punkty do zapamiętania
Dostosowania wpłyną na sposób,
- Stosowane metody gromadzenia danych
- Rekrutacja uczestników
- Harmonogram dostawy
- Wstępny koszt projektu
Studium przypadku: wielojęzyczne gromadzenie danych dotyczących mowy
Niedawno Shaip nawiązał współpracę z wiodącą firmą zajmującą się konwersacją związaną ze sztuczną inteligencją, aby zebrać wysokiej jakości dane mowy w 12 językach na potrzeby platformy wirtualnych asystentów. Wykorzystując naszą wiedzę specjalistyczną w zakresie różnorodności językowej i najlepszych praktyk w zakresie gromadzenia danych, z powodzeniem dostarczyliśmy kompleksowy zestaw danych, który znacznie poprawił dokładność rozpoznawania mowy klienta i wygodę użytkownika na wielu rynkach.
Przyszłość gromadzenia danych dotyczących mowy
W miarę ciągłego rozwoju technologii AI i ML zapotrzebowanie na wysokiej jakości dane mowy będzie nadal rosło. Pojawiające się trendy, takie jak rozpoznawanie mowy wielojęzycznej i wieloakcentowej, będą wymagały jeszcze bardziej zróżnicowanych i reprezentatywnych zbiorów danych. Ponadto wykorzystanie danych syntetycznych i zaawansowanych technik powiększania danych będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w zwiększaniu rozmiaru i różnorodności zbiorów danych dotyczących mowy.
W Shaip dokładamy wszelkich starań, aby pozostać na czele tych trendów i zapewniać naszym klientom najwyższej jakości usługi gromadzenia danych mowy, które wspierają ich innowacje AI/ML.
Wniosek
Postępując zgodnie z tymi 7 sprawdzonymi metodami, możesz zaprojektować i wykonać projekt gromadzenia danych mowy, który zapewni sukces Twoim aplikacjom AI/ML. Pamiętaj, że jakość i różnorodność danych dotyczących mowy są najważniejsze, dlatego zainwestuj czas i zasoby potrzebne do stworzenia zestawu danych, który naprawdę spełnia wymagania Twojego projektu.
Jeśli potrzebujesz dalszej pomocy w dostosowywaniu i optymalizacji gromadzenia danych dotyczących mowy, eksperci z Shaip są tutaj, aby Ci pomóc. Skontaktuj się z nami już dziś, aby dowiedzieć się, jak nasze kompleksowe usługi w zakresie danych mogą zwiększyć Twoje możliwości w zakresie sztucznej inteligencji/uczenia się.
[Przeczytaj także: Zrozumienie procesu gromadzenia danych dźwiękowych do automatycznego rozpoznawania mowy]
